解決方案加速器:多工廠整體設備效率(OEE)和KPI監控

通過傑弗瑞Annor,Boukherissa太空和巴拉Amavasai

2022年11月29日在Beplay体育安卓版本平台的博客

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檢查磚在製造業解決方案對OEE加速器和KPI監測。

需要監視和測量生產設備製造中的操作團隊的性能是至關重要的。4.0產業和智能製造業的進步使得製造商收集海量傳感器和設備數據。理解這些數據對生產率的措施提供了一個關鍵的競爭優勢。

為此,整體設備效率(OEE)已成為衡量的標準的生產設備的效率。OEE是由方程:

OEE =機可用性流程效率x產品質量

根據美國工程,OEE值85%以上被認為是世界領先的。然而,許多製造商實現一個典型的範圍在40 - 60%之間。任何低於40%被認為是低的。

在製造、使用OEE度量不同團隊為各種不同的目標。生產車間,例如,OEE用於識別滯後過程。企業高管另一方麵可以使用聚合值來監控其製造業務的整體性能。此外,使用OEE作為評價指標需要現代化設備,即證明資本投資和監控投資資本回報率(ROIC)。在這個例子中,使用OEE出汗的度量資產。

從操作的角度來看,重要的是工作最新鮮的信息,和關鍵信息不斷流向所有利益相關者以最小的延遲。從可伸縮性的角度來看,重要的是,所有的利益相關者提供相同的信息,能夠深入識別OEE漂移的行為。兩者都是非常難以實現遺留係統。

OEE曆來是手動計算的運動。加速器在這個解決方案中,我們將演示如何計算OEE可能實現一個多工廠環境和在接近實時數據磚

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磚提供了一個完整的平台,構建預測解決方案(從小型到大型),Beplay体育安卓版本以幫助製造商策略通過攝取的挑戰和融合操作技術(OT)數據與傳統IT係統的數據,如erp。這些包括

攝取的結構,存儲和管理不同類型的數據(結構化、半結構化和非結構化)規模基於開源格式
管理解決方案部署分布式計算在任何速度,攝取變換,編排和查詢數據,而不需要將數據複製到/從多個係統。
beplay娱乐ios協作筆記本(在Python中,R、SQL和Scala),可用於探索,豐富,想象來自多個數據源的數據而適應業務知識和專業知識
細粒度的每項建模和預測(例如產品、SKU或部分)可以並行,擴展到數千人,如果沒有成千上萬的物品。
集成機器學習功能例如使用MLFlow跟蹤實驗確保模型再現性,性能指標的可追溯性,易於部署。

作為一個製造商,得到最新的數據確保使用最新的信息和決策這獨特的來源也可以用於其他實時數據管道。作為一個數據工程師,你將需要一個連接器到物聯網源,一種手段促進傳感器數據的過程(一旦攝入,遲到管理、數據質量處理,並將數據從原始到聚合層以最小的延遲)。

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